التصور : استكشف في اعرف بياناتك
الوصف :
تتكون مجموعة بيانات CIFAR-10 من 60000 صورة ملونة 32 × 32 في 10 فئات ، مع 6000 صورة لكل فصل. يوجد 50000 صورة تدريب و 10000 صورة اختبار.
وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز
الصفحة الرئيسية : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
كود المصدر :
tfds.image_classification.Cifar10
إصدارات :
-
3.0.2
(افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.
-
حجم التحميل :
162.17 MiB
حجم مجموعة البيانات :
132.40 MiB
التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم
الانقسامات :
انشق، مزق | أمثلة |
---|---|
'test' | 10000 |
'train' | 50000 |
- هيكل الميزة :
FeaturesDict({
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- وثائق الميزة :
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|---|---|---|---|
الميزات | ||||
هوية شخصية | نص | سلسلة | ||
صورة | صورة | (32 ، 32 ، 3) | uint8 | |
ضع الكلمة المناسبة | ClassLabel | int64 |
المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع المستند
as_supervised
):('image', 'label')
الشكل ( tfds.show_examples ):
- أمثلة ( tfds.as_dataframe ):
- الاقتباس :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
author = {Alex Krizhevsky},
title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
institution = {},
year = {2009}
}